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题名基于形式描述方法的文法进化算法研究(英文)
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作者
刘国祥
董颖
刘明银
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机构
云南师范大学化学化工学院
Leiden Institute of Advanced Computer Science of Leiden University
云南省医学信息研究所
昆明市第八中学
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出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期511-514,共4页
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基金
云南省教育科学研究基金资助
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文摘
本文应用基于形式文法的方法,结合计算机科学中新兴有效的进化计算优化方法,进行了文法进化算法的有效性探索。通过运用巴科斯描述文法的四元组,强调了BNF产生式的设计,充分利用遗传操作来优化求解问题。并以有机化合物的分解(以离解能适应值进行适应度评价)为例子进行了算法设计,通过适应度函数择优,复制、交换和突变操作获得了实验结果。经过对结果的分析比较证明了算法的有效性。可以说是文法进化算法的成功探索。
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关键词
形式文法
进化算法
文法算法
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Keywords
form grammar, evolutionary algorithm, grammatical evolution
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分类号
O6
[理学—化学]
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题名求解分类问题的文法多蜂算法
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作者
刘坤起
周冲
吴志健
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机构
石家庄经济学院计算机科学系
武汉大学软件工程国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第S1期33-37,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61402481)
教育部计算机科学与技术专业综合改革试点(石家庄经济学院)项目
石家庄经济学院博士科研启动基金项目(2011)资助
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文摘
多蜂算法(Bees Algorithm,BA)和文法演化算法(Grammatical Evolution,GE)是两个著名的演化算法。BA尽管收敛速度较快,但用于求解分类问题时,个体编码不易实现。而基于GE的分类算法的演化算子较简单,仅进行杂交和变异两个操作,但分类精度不高。针对两个算法的优点和不足,将BA和GE相结合,提出了一种新的混合演化算法——文法多蜂算法(Grammatical Bees Algorithm,GBA),并将其用于求解分类问题。在几个标准数据集上的实验验证了GBA的可行性和有效性。与基本基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)分类算法和改进的GEP分类算法相比,GBA能获得较好的分类精度和更快的收敛速度。
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关键词
混合演化算法
演化建模
多蜂算法
文法演化算法
分类问题
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Keywords
Hybrid evolutionary algorithm,Evolutionary modeling,Bees algorithm,Grammatical evolution,Classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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